package lc211;
//请你设计一个数据结构，支持 添加新单词 和 查找字符串是否与任何先前添加的字符串匹配 。
//
// 实现词典类 WordDictionary ：
//
//
// WordDictionary() 初始化词典对象
// void addWord(word) 将 word 添加到数据结构中，之后可以对它进行匹配
// bool search(word) 如果数据结构中存在字符串与 word 匹配，则返回 true ；否则，返回 false 。word 中可能包含一些
//'.' ，每个 . 都可以表示任何一个字母。
//
//
//
//
// 示例：
//
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//输入：
//["WordDictionary","addWord","addWord","addWord","search","search","search",
//"search"]
//[[],["bad"],["dad"],["mad"],["pad"],["bad"],[".ad"],["b.."]]
//输出：
//[null,null,null,null,false,true,true,true]
//
//解释：
//WordDictionary wordDictionary = new WordDictionary();
//wordDictionary.addWord("bad");
//wordDictionary.addWord("dad");
//wordDictionary.addWord("mad");
//wordDictionary.search("pad"); // return False
//wordDictionary.search("bad"); // return True
//wordDictionary.search(".ad"); // return True
//wordDictionary.search("b.."); // return True
//
//
//
//
// 提示：
//
//
// 1 <= word.length <= 500
// addWord 中的 word 由小写英文字母组成
// search 中的 word 由 '.' 或小写英文字母组成
// 最多调用 50000 次 addWord 和 search
//
// Related Topics 深度优先搜索 设计 字典树 字符串 👍 335 👎 0

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
public class WordDictionary {

    Trie trie;

    /**
     * 1、字典树实现存储，用#结尾
     * 2、用dfs向下搜索，如果搜索到.则下标加1继续往下
     * time：初始化O(1) 添加单词为O(n)n为单词长度 搜索单词 O(C的N次方)在这里C=26，n为单词长度
     * space:O(n*l) n为单词数，l为字符串最大长度
     * spend: 30m
     */
    public WordDictionary() {
        this.trie = new Trie();
    }

    /**
     * 字典树实现
     * 用#结尾
     */
    public void addWord(String word) {
        Trie cur = this.trie;
        for(int i = 0; i < word.length(); i++){
            char c = word.charAt(i);
            if(!cur.map.containsKey(c)){
                cur.map.put(c, new Trie());
            }
            cur = cur.map.get(c);
        }
        cur.map.put('#', new Trie());
    }

    /**
     * 查询的时候，用dfs向下遍历
     * 如果
     */
    public boolean search(String word) {
        word += "#";
        return dfs(0, this.trie, word);
    }

    private boolean dfs(int idx, Trie cur, String word) {
        if(idx == word.length()){
            return true;
        }
        char c = word.charAt(idx);
        if(c == '.'){ // 碰到.就处理下一位
            for(char k: cur.map.keySet()){
                if(dfs(idx + 1, cur.map.get(k), word)){
                    return true;
                }
            }
        }else if(cur.map.containsKey(c)){
            return dfs(idx + 1, cur.map.get(c), word);
        }
        return false;
    }

}

class Trie {

    Map<Character, Trie> map;

    public Trie() {
        map = new HashMap<>();
    }

}

